矩阵散点图(Matrix scatter plot)
摘要：矩阵散点图是散点图的扩展，当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。 免费下载软件
1、矩阵散点图的简介
矩阵散点图是散点图的扩展，当欲同时观察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。散点图也叫 X-Y 图，是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，因此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。在观察散点图上数据点分布情况，可以推断出变量间的相关性。若变量之间不存在相互关系，在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。
2、矩阵散点图的应用场景
1）适用场景
矩阵散点图可以展示多维数据的两两相关关系，可以用于比较跨类别的聚合数据，归纳分析现有数据以进行预测分析。利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。
2）不适用场景
矩阵散点图不适合用于展示百分比占比的数据，另外数据量较少的数据也不适合用散点图来展示。
3、如何将矩阵散点图应用于大屏
用户可以下载灯果可视化软件，在软件内运用此图表组件设置大屏。